73 Data Science BSc Studiengänge

Der Abschluss in Informatik an der Spring Hill College bereitet Studenten auf Karrieren in stark nachgefragten, hochbezahlten Bereichen vor – Cybersicherheitsanalyst, Softwareentwicklung und Datenwissenschaft, um nur einige zu nennen. Mit vier Schwerpunkten (Cybersecurity, Computer Science, Data Science und Computational Sciences) passen Sie Ihren Abschluss so an, dass er Ihren Interessen und den Möglichkeiten in diesen Bereichen am besten entspricht.

Erwerben Sie die Fähigkeiten, die Sie brauchen, um ein quantitativer Wissenschaftler zu sein, mit unserem BSc Mathematik und Statistik mit Datenwissenschaft-Abschluss. Fachwissen in den Bereichen Datenwissenschaft, Statistik und Mathematik wird in vielen Bereichen immer wichtiger, darunter Finanzen und Wirtschaft, Klimawissenschaft, Medizin und öffentlicher Dienst. Dieser Kurs vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, um in allen drei Disziplinen sicher zu arbeiten und die Lücken zwischen ihnen zu schließen.

Das Programm soll den Schülern praktische Erfahrungen in der datengesteuerten Entscheidungsfindung vermitteln. Die Schüler erlernen modernste analytische Fähigkeiten, einschließlich gängiger Techniken des maschinellen Lernens wie Deep Learning, und verwenden Softwaretools, die derzeit in der Branche beliebt sind. Die Absolventen des Programms werden gründlich darauf vorbereitet sein, beim Eintritt in die Belegschaft den ersten Schritt zu machen.

Absolventen mit starken mathematischen und statistischen Fähigkeiten und einem gründlichen Verständnis ihrer Anwendungen in der Welt der modernen Investment- und Finanzanalyse hervorzubringen. Der Bachelor of Science (Honours) in Investment Science and Finance Analytics entwickelt die Fähigkeiten der Studierenden in quantitativer Analyse, Datenanalyse, kritischem Denken und Kommunikationsfähigkeiten, die es ihnen ermöglichen, eine Perspektive und eine Methodik zu entwickeln, die für die Verfolgung von Karrieren in der Wirtschaft und finanzbezogene Bereiche.

Studenten, die einen Bachelor-Abschluss in Data Science erwerben, belegen Kurse in Programmierung, Statistik, Analytik, Datenbank und maschinellem Lernen und wählen eine Konzentration in Inferential Thinking, Business Intelligence oder Advanced Machine Learning. Die Schüler können diese Fähigkeiten auch in realen Projekten anwenden. Ein Abschluss, der Sie durch Kurse und Erfahrungen wirklich karrierebereit macht, um datengesteuerte Problemlöser zu schaffen.

Diese wissenschaftliche Disziplin befasst sich mit den verschiedenen strategischen, verwaltungstechnischen und operativen Tätigkeiten, die mit dem Sammeln, Verarbeiten, Speichern, Verteilen und Verwenden von Informationen und den damit verbundenen Technologien verbunden sind. Der Fokus liegt auf dem Speichern von Daten und der Darstellung von Daten für Benutzer.

Ein Abschluss in Datenwissenschaft an einer Institution, die auf der Tradition der liberalen Bildung basiert, bietet ein breites Wissen, das zur Herangehensweise und Lösung komplexer Probleme erforderlich ist. Dieses aufstrebende Feld existierte vor zehn Jahren noch nicht und entwickelt sich mit der exponentiellen Zunahme der Daten aus Online, sozialen Medien und dem wachsenden Web der Dinge rasant weiter.

Sind Sie daran interessiert, mit quantitativen und qualitativen Daten zu arbeiten, um reale Probleme zu lösen? Haben Sie Spaß daran, mit anderen zusammenzuarbeiten und Ihre Erkenntnisse klar zu kommunizieren?

In der heutigen, sich ständig weiterentwickelnden Welt, in der Unternehmen zunehmend den Wert von Daten und künstlicher Intelligenz erkennen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, ist ein dreijähriger Bachelor-Abschluss in Künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft ein spannender Weg. Dieser Studiengang ist in einem sich schnell entwickelnden Bereich angesiedelt und bietet umfangreiche berufliche Möglichkeiten und öffnet Türen zu verschiedenen Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, der Fertigung, der Werbung, dem Bildungswesen und vielen mehr.

Das 21. Jahrhundert hat die Datenanalyse vor neue Herausforderungen gestellt, und es wird immer deutlicher, dass Lösungen für diese Probleme sowohl statistisch als auch rechnerisch sind. Dies hat zu einer großen Nachfrage sowohl in der Industrie als auch in der Forschung geführt, die in der Lage sind, die Mathematik sowohl der Berechnung als auch der Wahrscheinlichkeit heranzuziehen, um die großen Datenmengen, die zur Lösung großer Probleme gesammelt werden, sinnvoll zu nutzen. In der heutigen Welt hat es sich durchgesetzt, dass man zuerst Daten sammeln muss, um etwas zu lernen.